Jennifer Healey: If cars could talk, accidents might be avoidable

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TED


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Translator: Joseph Geni Reviewer: Morton Bast
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Traduttore: Monica Gambelli Revisore: Alessandra Tadiotto
00:12
Let's face it:
1
12703
1914
Diciamolo:
00:14
Driving is dangerous.
2
14617
2445
guidare è pericoloso.
00:17
It's one of the things that we don't like to think about,
3
17062
3098
È una di quelle cose che non ci piace pensare,
00:20
but the fact that religious icons and good luck charms
4
20160
3652
ma il fatto che santini e portafortuna
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show up on dashboards around the world
5
23812
4790
riempiano i cruscotti di tutto il mondo
00:28
betrays the fact that we know this to be true.
6
28602
4137
dimostra che lo sappiamo benissimo.
00:32
Car accidents are the leading cause of death
7
32739
3594
Gli incidenti automobilistici sono la principale causa di morte
00:36
in people ages 16 to 19 in the United States --
8
36333
4170
nelle persone fra i 16 e i 19 anni negli Stati Uniti --
00:40
leading cause of death --
9
40503
2843
la principale causa di morte --
00:43
and 75 percent of these accidents have nothing to do
10
43346
3863
e il 75% di questi incidenti non ha niente a che vedere
00:47
with drugs or alcohol.
11
47209
2285
con droghe o alcool.
00:49
So what happens?
12
49494
2261
E allora perché?
00:51
No one can say for sure, but I remember my first accident.
13
51755
4219
Nessuno può dirlo con certezza, ma io ricordo il mio primo incidente.
00:55
I was a young driver out on the highway,
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55974
3803
Avevo la patente da poco, ero in autostrada
00:59
and the car in front of me, I saw the brake lights go on.
15
59777
2258
e ho visto accendersi gli stop della macchina davanti a me.
01:02
I'm like, "Okay, all right, this guy is slowing down,
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62035
1800
Ho pensato: "OK, sta rallentando,
01:03
I'll slow down too."
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63835
1282
rallento anch'io."
01:05
I step on the brake.
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65117
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Schiaccio il freno.
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But no, this guy isn't slowing down.
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67043
2254
E invece no, non stava rallentando.
01:09
This guy is stopping, dead stop, dead stop on the highway.
20
69297
3178
Si stava fermando, fermo, inchiodato in mezzo all'autostrada.
01:12
It was just going 65 -- to zero?
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72475
2540
È passato da 100 km orari... a zero?
01:15
I slammed on the brakes.
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75015
1520
Ho pestato sul freno.
01:16
I felt the ABS kick in, and the car is still going,
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76535
3059
Ho sentito l'ABS che si inseriva ma la macchina non si è fermata,
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and it's not going to stop, and I know it's not going to stop,
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79594
2696
ha continuato ad andare, e sapevo che non si sarebbe fermata
01:22
and the air bag deploys, the car is totaled,
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82290
2939
l'airbag è esploso, la macchina si è distrutta,
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and fortunately, no one was hurt.
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85229
3557
e per fortuna non si è fatto male nessuno.
01:28
But I had no idea that car was stopping,
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88786
4211
Ma io non avevo idea che quella macchina si stesse fermando,
01:32
and I think we can do a lot better than that.
28
92997
3645
e penso che potremmo migliorare molto le cose.
01:36
I think we can transform the driving experience
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96642
4145
Potremmo trasformare l'esperienza della guida
01:40
by letting our cars talk to each other.
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100787
3879
facendo parlare le macchine fra loro.
01:44
I just want you to think a little bit
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104666
1424
Pensate un attimo
01:46
about what the experience of driving is like now.
32
106090
2888
a cosa vuol dire oggi guidare.
01:48
Get into your car. Close the door. You're in a glass bubble.
33
108978
4028
Salite in macchina. Chiudete la portiera. Siete in una bolla di vetro.
01:53
You can't really directly sense the world around you.
34
113006
2916
Non avete un contatto diretto con il mondo circostante.
01:55
You're in this extended body.
35
115922
2181
Siete in questa specie di prolungamento del corpo.
01:58
You're tasked with navigating it down
36
118103
2163
E avete il compito di districarvi lungo
02:00
partially-seen roadways,
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120266
2056
strade semi-conosciute,
02:02
in and amongst other metal giants, at super-human speeds.
38
122322
4424
fra altri giganti di metallo, a velocità disumana.
02:06
Okay? And all you have to guide you are your two eyes.
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126746
4480
Giusto? E solo affidandovi a un paio di occhi.
02:11
Okay, so that's all you have,
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131226
1762
OK, non avete altro,
02:12
eyes that weren't really designed for this task,
41
132988
1735
occhi che non sono stati fatti per questo,
02:14
but then people ask you to do things like,
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134723
3751
ma poi vi chiedono di fare cose tipo,
02:18
you want to make a lane change,
43
138474
1549
cambiare corsia,
02:20
what's the first thing they ask you do?
44
140023
2321
cos'è la prima cosa che dovete fare?
02:22
Take your eyes off the road. That's right.
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142344
3095
Togliere gli occhi dalla strada. Esatto.
02:25
Stop looking where you're going, turn,
46
145439
2096
Smettere di guardare dove guardavate, girarvi,
02:27
check your blind spot,
47
147535
2018
controllare il punto cieco,
02:29
and drive down the road without looking where you're going.
48
149553
3471
e continuare a guidare senza guardare dove state andando.
02:33
You and everyone else. This is the safe way to drive.
49
153024
3135
Voi e chiunque altro. Questo è il modo sicuro di guidare.
02:36
Why do we do this? Because we have to,
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156159
2241
Perché facciamo così? Perché dobbiamo,
02:38
we have to make a choice, do I look here or do I look here?
51
158400
2579
dobbiamo scegliere: guardo di qua o di là?
02:40
What's more important?
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160979
1521
Cos'è più importante?
02:42
And usually we do a fantastic job
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162500
2711
E di solito ce la caviamo alla grande
02:45
picking and choosing what we attend to on the road.
54
165211
3769
scegliendo ogni volta a cosa fare attenzione lungo la strada.
02:48
But occasionally we miss something.
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168980
3650
Ma a volte qualcosa ci sfugge.
02:52
Occasionally we sense something wrong or too late.
56
172630
4461
A volte percepiamo qualcosa di sbagliato o troppo tardi.
02:57
In countless accidents, the driver says,
57
177091
1988
In moltissimi incidenti, il guidatore dice:
02:59
"I didn't see it coming."
58
179079
2308
"non l'ho visto arrivare."
03:01
And I believe that. I believe that.
59
181387
3281
E io ci credo. Davvero.
03:04
We can only watch so much.
60
184668
2925
Non possiamo vedere tutto.
03:07
But the technology exists now that can help us improve that.
61
187593
5144
Ma ora esiste la tecnologia che può aiutarci a migliorare le cose.
03:12
In the future, with cars exchanging data with each other,
62
192737
4296
In futuro, con le macchine che si scambiano informazioni,
03:17
we will be able to see not just three cars ahead
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197033
3928
riusciremo a vedere non solo tre macchine avanti
03:20
and three cars behind, to the right and left,
64
200961
1594
e tre macchine dietro, a destra e a sinistra,
03:22
all at the same time, bird's eye view,
65
202555
3166
contemporaneamente, come una visione dall'alto,
03:25
we will actually be able to see into those cars.
66
205721
3128
ma anche dentro le automobili.
03:28
We will be able to see the velocity of the car in front of us,
67
208849
2371
Saremo in grado di vedere la velocità della macchina che ci precede
03:31
to see how fast that guy's going or stopping.
68
211220
3240
per vedere a quanto va o se si sta fermando.
03:34
If that guy's going down to zero, I'll know.
69
214460
4510
Se sta per fermarsi, lo saprò.
03:38
And with computation and algorithms and predictive models,
70
218970
3859
E con la computazione, gli algoritmi e i modelli predittivi,
03:42
we will be able to see the future.
71
222829
3273
saremo in grado di prevedere il futuro.
03:46
You may think that's impossible.
72
226102
1556
Forse pensate che sia impossibile.
03:47
How can you predict the future? That's really hard.
73
227658
2731
Come si fa a predire il futuro? È veramente difficile.
03:50
Actually, no. With cars, it's not impossible.
74
230389
3619
Invece no. Con le automobili si può.
03:54
Cars are three-dimensional objects
75
234008
2732
Le auto sono oggetti tridimensionali
03:56
that have a fixed position and velocity.
76
236740
2332
con una determinata posizione e velocità.
03:59
They travel down roads.
77
239072
1631
Viaggiano sulle strade.
04:00
Often they travel on pre-published routes.
78
240703
2412
Spesso su rotte prestabilite.
04:03
It's really not that hard to make reasonable predictions
79
243115
3938
Non è affatto difficile fare previsioni ragionevoli
04:07
about where a car's going to be in the near future.
80
247053
2864
su dove si troverà un'auto nell'immediato futuro.
04:09
Even if, when you're in your car
81
249917
2002
Anche se, quando siete in auto
04:11
and some motorcyclist comes -- bshoom! --
82
251919
1994
e un motociclista arriva -- vuuuum! -
04:13
85 miles an hour down, lane-splitting --
83
253913
2296
e vi taglia la strada a 200 all'ora
04:16
I know you've had this experience --
84
256209
2547
lo so che avrete l'impressione
04:18
that guy didn't "just come out of nowhere."
85
258756
2603
che sia "spuntato dal nulla".
04:21
That guy's been on the road probably for the last half hour.
86
261359
3643
Ma è probabile che lui fosse già per strada da mezz'ora.
04:25
(Laughter)
87
265002
1190
(Risate)
04:26
Right? I mean, somebody's seen him.
88
266192
3589
Giusto? Voglio dire, qualcuno l'avrà visto.
04:29
Ten, 20, 30 miles back, someone's seen that guy,
89
269781
2768
10, 20, 30 km prima, qualcuno avrà visto quel tizio,
04:32
and as soon as one car sees that guy
90
272549
2384
e appena un'auto lo vede
04:34
and puts him on the map, he's on the map --
91
274933
2231
e lo mette sulla mappa, lui è sulla mappa...
04:37
position, velocity,
92
277164
2176
posizione, velocità,
04:39
good estimate he'll continue going 85 miles an hour.
93
279340
2321
è verosimile che continuerà ad andare a 200 km/h.
04:41
You'll know, because your car will know, because
94
281661
2184
Lo saprete, perché la vostra auto lo saprà, perché
04:43
that other car will have whispered something in his ear,
95
283845
2275
l'altra auto le avrà sussurrato all'orecchio una cosa come:
04:46
like, "By the way, five minutes,
96
286120
1923
"a proposito, fra cinque minuti,
04:48
motorcyclist, watch out."
97
288043
2775
motociclista: attenzione."
04:50
You can make reasonable predictions about how cars behave.
98
290818
2703
Si possono fare previsioni ragionevoli sul comportamento delle auto.
04:53
I mean, they're Newtonian objects.
99
293521
1365
Insomma, sono oggetti newtoniani.
04:54
That's very nice about them.
100
294886
2909
Ed è una cosa molto carina.
04:57
So how do we get there?
101
297795
3034
Quindi, come facciamo?
05:00
We can start with something as simple
102
300829
2266
Si può cominciare con qualcosa di semplice come
05:03
as sharing our position data between cars,
103
303095
2870
condividere dati sulla posizione fra auto,
05:05
just sharing GPS.
104
305965
1892
semplicemente attraverso il GPS.
05:07
If I have a GPS and a camera in my car,
105
307857
2444
Se ho un'auto con GPS e telecamera
05:10
I have a pretty precise idea of where I am
106
310301
2231
ho un'idea abbastanza precisa di dove sono
05:12
and how fast I'm going.
107
312532
1732
e a che velocità sto andando.
05:14
With computer vision, I can estimate where
108
314264
1657
Con la visione computerizzata, posso prevedere più o meno
05:15
the cars around me are, sort of, and where they're going.
109
315921
3537
dove sono le auto intorno a me e dove stanno andando.
05:19
And same with the other cars.
110
319458
970
E lo stesso vale per gli altri.
05:20
They can have a precise idea of where they are,
111
320428
1814
Avranno un'idea precisa di dove sono,
05:22
and sort of a vague idea of where the other cars are.
112
322242
2146
e un'idea approssimativa di dove sono le altre auto.
05:24
What happens if two cars share that data,
113
324388
3231
Cosa succede se due auto si scambiano dati,
05:27
if they talk to each other?
114
327619
1955
se parlano fra loro?
05:29
I can tell you exactly what happens.
115
329574
2778
Vi dico io cosa succede esattamente.
05:32
Both models improve.
116
332352
2339
Entrambi i modelli migliorano.
05:34
Everybody wins.
117
334691
2055
Vantaggi per tutti.
05:36
Professor Bob Wang and his team
118
336746
2577
Il Professor Bob Wang e il suo team
05:39
have done computer simulations of what happens
119
339323
2738
hanno fatto simulazioni computerizzate di cosa succede
05:42
when fuzzy estimates combine, even in light traffic,
120
342061
3431
quando si combinano stime sfumate, anche con poco traffico,
05:45
when cars just share GPS data,
121
345492
2624
se le auto scambiano solo i dati GPS,
05:48
and we've moved this research out of the computer simulation
122
348116
2513
e abbiamo trasportato questa ricerca fuori dalla simulazione computerizzata
05:50
and into robot test beds that have the actual sensors
123
350629
3027
in banchi di prova robotizzati che hanno gli stessi sensori
05:53
that are in cars now on these robots:
124
353656
3133
presenti nei sistemi delle auto come:
05:56
stereo cameras, GPS,
125
356789
1838
telecamere stereo, GPS,
05:58
and the two-dimensional laser range finders
126
358627
1874
sensori laser bidimensionali
06:00
that are common in backup systems.
127
360501
2240
usati per la retromarcia.
06:02
We also attach a discrete short-range communication radio,
128
362741
4484
Abbiamo collegato anche una discreta ricetrasmittente a corto raggio
06:07
and the robots talk to each other.
129
367225
1909
e i robot parlano fra loro.
06:09
When these robots come at each other,
130
369134
1539
Quando questi robot si avvicinano,
06:10
they track each other's position precisely,
131
370673
2971
registrano l'esatta posizione reciproca,
06:13
and they can avoid each other.
132
373644
2737
così possono evitarsi.
06:16
We're now adding more and more robots into the mix,
133
376381
3226
Stiamo aggiungendo sempre più robot all'insieme
06:19
and we encountered some problems.
134
379607
1471
e sono sorti alcuni problemi.
06:21
One of the problems, when you get too much chatter,
135
381078
2359
Uno di questi è che quando ci sono troppe conversazioni,
06:23
it's hard to process all the packets, so you have to prioritize,
136
383437
3728
è difficile elaborare tutti i pacchetti, quindi è necessario dare delle priorità,
06:27
and that's where the predictive model helps you.
137
387165
2357
ed ecco che ci viene in aiuto il modello predittivo.
06:29
If your robot cars are all tracking the predicted trajectories,
138
389522
4372
Se tutte le auto-robot stanno seguendo le traiettorie previste,
06:33
you don't pay as much attention to those packets.
139
393894
1767
non si dedica troppa attenzione a questi pacchetti.
06:35
You prioritize the one guy
140
395661
1703
Si dà la priorità a chi
06:37
who seems to be going a little off course.
141
397364
1333
mostra una piccola anomalia.
06:38
That guy could be a problem.
142
398697
2526
Lui potrebbe costituire un problema.
06:41
And you can predict the new trajectory.
143
401223
3002
E si può prevedere la nuova traiettoria.
06:44
So you don't only know that he's going off course, you know how.
144
404225
2763
Quindi, non solo saprete che sta deviando, ma anche come.
06:46
And you know which drivers you need to alert to get out of the way.
145
406988
3725
E saprete quali autisti avvisare di spostarsi.
06:50
And we wanted to do -- how can we best alert everyone?
146
410713
2633
E ci siamo chiesti: qual è il modo migliore per avvisare gli altri?
06:53
How can these cars whisper, "You need to get out of the way?"
147
413346
3183
In che modo le auto possono sussurrare: "ti devi spostare"?
06:56
Well, it depends on two things:
148
416529
1517
Beh, dipende da due cose:
06:58
one, the ability of the car,
149
418046
2169
primo, l'abilità dell'auto,
07:00
and second the ability of the driver.
150
420215
3217
secondo, l'abilità del guidatore.
07:03
If one guy has a really great car,
151
423432
1505
Se uno ha un'auto eccezionale,
07:04
but they're on their phone or, you know, doing something,
152
424937
2925
ma è al telefono o, magari, sta facendo altro
07:07
they're not probably in the best position
153
427862
1930
è probabile che non sia nelle migliori condizioni per
07:09
to react in an emergency.
154
429792
2970
reagire in caso di emergenza.
07:12
So we started a separate line of research
155
432762
1665
Quindi abbiamo avviato un altro filone di ricerca
07:14
doing driver state modeling.
156
434427
2551
facendo modelli di condizioni di guida.
07:16
And now, using a series of three cameras,
157
436978
2329
Ora, usando tre telecamere in serie,
07:19
we can detect if a driver is looking forward,
158
439307
2270
possiamo capire se il guidatore ha lo sguardo sulla strada,
07:21
looking away, looking down, on the phone,
159
441577
2860
altrove, abbassato, se è al telefono,
07:24
or having a cup of coffee.
160
444437
3061
se sta prendendo un caffè.
07:27
We can predict the accident
161
447498
2070
Possiamo prevedere l'incidente
07:29
and we can predict who, which cars,
162
449568
3651
e anche chi, quali auto,
07:33
are in the best position to move out of the way
163
453219
3486
sono nel punto migliore per spostarsi
07:36
to calculate the safest route for everyone.
164
456705
3009
in modo da calcolare il percorso più sicuro per tutti.
07:39
Fundamentally, these technologies exist today.
165
459714
4635
Fondamentalmente, queste tecnologie esistono già.
07:44
I think the biggest problem that we face
166
464349
2824
Credo che l'ostacolo maggiore
07:47
is our own willingness to share our data.
167
467173
3013
sia la nostra disponibilità a condividere informazioni.
07:50
I think it's a very disconcerting notion,
168
470186
2631
Penso che sia un concetto inquietante,
07:52
this idea that our cars will be watching us,
169
472817
2386
l'idea che le auto ci osservino,
07:55
talking about us to other cars,
170
475203
3371
parlino di noi ad altre auto,
07:58
that we'll be going down the road in a sea of gossip.
171
478574
3427
che guidiamo immersi in un mare di gossip.
08:02
But I believe it can be done in a way that protects our privacy,
172
482001
3897
Ma penso che si possa fare anche salvaguardando la privacy
08:05
just like right now, when I look at your car from the outside,
173
485898
3741
proprio come adesso, che se guardo la tua auto da fuori,
08:09
I don't really know about you.
174
489639
2363
in realtà non so nulla di te.
08:12
If I look at your license plate number,
175
492002
1137
Se guardo la tua targa,
08:13
I don't really know who you are.
176
493139
1886
in realtà non so chi sei.
08:15
I believe our cars can talk about us behind our backs.
177
495025
4249
Credo che le nostre auto possano parlare di noi alle nostre spalle.
08:19
(Laughter)
178
499274
2975
(Risate)
08:22
And I think it's going to be a great thing.
179
502249
3185
E credo che sarebbe una gran cosa.
08:25
I want you to consider for a moment
180
505434
1650
Pensate un attimo
08:27
if you really don't want the distracted teenager behind you
181
507084
4118
se davvero non vorreste che l'adolescente distratto dietro di voi
08:31
to know that you're braking,
182
511202
2120
sappia che state frenando,
08:33
that you're coming to a dead stop.
183
513322
2924
che vi state fermando.
08:36
By sharing our data willingly,
184
516246
2741
Se siamo disponibili a scambiarci informazioni,
08:38
we can do what's best for everyone.
185
518987
2812
facciamo del bene a tutti.
08:41
So let your car gossip about you.
186
521799
3076
Permettiamo alle nostre auto di "spettegolare" su di noi.
08:44
It's going to make the roads a lot safer.
187
524875
3038
Le strade saranno molto più sicure.
08:47
Thank you.
188
527913
1791
Grazie.
08:49
(Applause)
189
529704
4985
(Applausi)
A proposito di questo sito web

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